用研-数据分析

怎么写网站运营分析报告？

1，数据整理，不管你觉得有用没用的数据，只要是和你产品有关的一切数据，尽可能的网罗。

2，分不同的维度对数据进行分析：

a，自己和自己比，按小时，按天，按周，按月，平时和节假日，这里总能找到一些差异化的数据

b，产品内部横向对比，例如你现在做网站财经频道的数据分析，那这时候，你可以先和网站其它频道的数据进行对比，例如娱乐频道，体育频道

c，市面上产品的纵向对比，这个很难，因为别人的数据基本是搞不到的。这个时候可以通过熟人关系，钞票，网络报道的数据，一些开放的数据统计系统上找一些参考的数据。d，用户体验层面的比较，这个需要一定的积累，网站中嵌入热图功能，对比页面的热点，有时间的话做A/B test，从这些方面得知用户体验，让用户找到他们想要的内容。

3，给出优化建议，根据第2点提取的数据，经过理性量化的分析，给出目前最为重要的建议。

4，下阶段的工作计划，根据第三点提出的优化建议，将建议量化，列举出下个阶段的要完成的事项。

5. 统计图表种类及画法

二、用户研究中的“数据分析”方法

收集用户数据->制定编码分类->数据分析（用户特征提取）->确定优化方向->提升商业回报，下面进行简要介绍

（1）制定编码分类

抽取近几周到几个月内的数据，根据分析的产品目标建立编码规则，执行编码，直到不再产生新的编码为止。编码可以是任何维度上的，只要对后续的分析有帮助

（2）数据分析（用户特征提取）

编码建立之后，围绕研究“目标产品”用户特征这个中心，按照各种有用的维度进行数据统计，通过数据分析结果，分析提取出“用户特征”

（3）确定优化方向

在分析出来的众多“用户特征”中，根据商业目标和用户体验双方向共赢的原则，寻找产品优化设计的方向

三、为“数据分析”穿上美丽的外衣

（1）数据说明“图形化”，让分析结果更易理解

给统计图表增加“图形化数据说明”，可以更直接快速的传达结论，更易于读者理解，如下方的两张图，分别给横轴的“性别”、“年龄”、“峰值原因说明”增加了形象的图形说明

（2）数据分析图，要能直观的反应结论

统计图表中，在说明不同类别占比或者频次有差异的时候，图形本身尺寸大小建议和所反馈的占比频次成正比，以便读者观看分析报告时候，一目了然，快速理解图表含义，比如下方图形，“YES类”占比多所以“图形面积”大；“NO类”占比少，所以“图形面积”小

最后，“数据分析”需要与“定性研究”相结合，才能发现规律并且追根溯源，更高效的指导设计和产品。